Notice bibliographique
Résumé
En partant du cas des Game Studies ou études vidéoludiques, cette thèse explore les socialisations, les relations et les rapports sociaux entre chercheur‧ses et professionnel‧les du JV. Elle a été menée dans 3 pays différents : en France, en Suisse romande et dans les provinces du Québec et de l’Ontario au Canada. Elle a été menée à partir d’entrevues, d’observations (d’événements scientifiques, de game jams et de playtests) et d’une ethnographie réalisée pendant 3 ans dans une association scientifique. Elle questionne sur les manières qu’ont les chercheur‧ses et les professionnel‧les de socialiser et de nouer des liens. Comment ces personnes du monde scientifique et du monde industriel racontent-elles leurs relations ? En quoi la participation à des activités sociales joue-t-elle un rôle dans les rencontres et l’établissement de liens ? Qu’apporte l’analyse des rapports sociaux de genre dans les activités étudiées ? Cette recherche montre que les socialisations et les liens personnels et professionnels qui se créent entre chercheur‧ses et professionnel‧les participent au développement des Game Studies et bâtissent des ponts entre recherche et industrie vidéoludique. Les récits des enquêté‧es et les activités sociales observées révèlent ainsi les dynamiques sociales entre individus de ces deux mondes sociaux, montrant la porosité permanente entre ces derniers. De plus, les rapports sociaux de genre mis en évidence dans cette enquête montrent l’existence de mécanismes sociaux spécifiques, liés à l’objet JV et à l’existence de valeurs virilistes dépassant le simple environnement ludique. Cette analyse contribue enfin, plus largement, à une réflexion sur le fonctionnement interne des mondes scientifique et industriel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».